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大数据调度平台分类大对比(Oozie/Azkaban/AirFlow/XXL-Job/DolphinScheduler)

程序源代码 | 388 2022-03-15 19:03 0 0 0
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大数据调度系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结,结合目前阿里云上的MaxCompute中的调度系统,做个对比。

Oozie

Oozie是一个workflow(工作流)协调系统,是由Cloudera公司贡献给Apache的,主要用来管理Hadoop作业(job)。

类型支持

统一调度hadoop系统中常见的mr任务启动、Java MR、Streaming MR、Pig、Hive、Sqoop、Spark、Shell等。

可视化流程定义

配置相关的调度任务复杂,依赖关系、时间触发、事件触发使用xml语言进行表达。

任务监控

任务状态、任务类型、任务运行机器、创建时间、启动时间、完成时间等。

暂停/恢复/补数

支持启动/停止/暂停/恢复/重新运行:支持启动/停止/暂停/恢复/重新运行。

其他

可以通过DB支持HA(高可用)。调度任务时可能出现死锁,依赖当前集群版本,如更新最新版,易于现阶段集群不兼容。

Azkaban

Azkaban是由Linkedin公司推出的一个批量工作流任务调度器,主要用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程,它的配置是通过简单的key:value对的方式,通过配置中的dependencies 来设置依赖关系,这个依赖关系必须是无环的,否则会被视为无效的工作流。Azkaban使用job配置文件建立任务之间的依赖关系,并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。

类型支持

command、HadoopShell、Java、HadoopJava、Pig、Hive等,支持插件式扩展。

实际项目中经常有这些场景:每天有一个大任务,这个大任务可以分成A,B,C,D四个小任务,A,B任务之间没有依赖关系,C任务依赖A,B任务的结果,D任务依赖C任务的结果。一般的做法是,开两个终端同时执行A,B,两个都执行完了再执行C,最后再执行D。这样的话,整个的执行过程都需要人工参加,并且得盯着各任务的进度。但是我们的很多任务都是在深更半夜执行的,通过写脚本设置crontab执行。其实,整个过程类似于一个有向无环图(DAG)。每个子任务相当于大任务中的一个流,任务的起点可以从没有度的节点开始执行,任何没有通路的节点之间可以同时执行,比如上述的A,B。总结起来的话,我们需要的就是一个工作流的调度器,而Azkaban就是能解决上述问题的一个调度器。

可视化流程定义

提供job配置文件快速建立任务和任务之间的依赖关系,通过自定义DSL绘制DAG并打包上传。

任务监控

只能看到任务状态。

暂停/恢复/补数

只能先将工作流杀死在重新运行。

其他

通过DB支持HA,任务太多时会卡死服务器。

AirFlow

Airflow 是 Airbnb 开源的一个用 Python 编写的调度工具。于 2014 年启动,2015 年春季开源,2016 年加入 Apache 软件基金会的孵化计划。Airflow 通过 DAG 也即是有向非循环图来定义整个工作流,因而具有非常强大的表达能力。

类型支持

支持Python、Bash、HTTP、Mysql等,支持Operator的自定义扩展。

可视化流程定义

需要使用Python代码来定义流程。

任务监控

不直观。

暂停/恢复/补数

杀掉任务,重启。

其他

任务过多会卡死。

XXL-Job

XXL-JOB是一个开源的,具有丰富的任务管理功能以及高性能,高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。

类型支持

基于Java。

可视化流程定义

无,但是可以配置任务之间的依赖。

任务监控

暂停/恢复/补数

可以暂停、恢复。

其他

支持HA。任务是基于队列的,轮询机制。

DolphinScheduler

DolphinScheduler是今年(2019年)中国易观公司开源的一个调度系统,在今年美国时间2019年8月29号,易观开源的分布式任务调度引擎DolphinScheduler(原EasyScheduler)正式通过顶级开源组织Apache基金会的投票决议,根据Apache基金会邮件列表显示,在包含11个约束性投票(binding votes)和2个无约束性投票(non-binding votes)的投票全部持赞同意见,无弃权票和反对票,投票顺利通过,这样便以全票通过的优秀表现正式成为了Apache孵化器项目。

Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。

类型支持

支持传统的shell任务,同时支持大数据平台任务调度:MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process。

可视化流程定义

所有流、定时操作都是可视化的,通过拖拽来绘制DAG,配置数据源及资源,同时对于第三方系统,提供api方式的操作。

任务监控

任务状态、任务类型、重试次数、任务运行机器、可视化变量,以及任务流执行日志。

暂停/恢复/补数

支持暂停、恢复、补数操作。

其他

支持HA,去中心化的多Master和多Worker。DolphinScheduler上的用户可以通过租户和hadoop用户实现多对一或一对一的映射关系。无法做到细节的权限管控。

任务队列机制,单个机器上可调度的任务数量可以灵活配置,当任务过多时会缓存在任务队列中,不会操作机器卡死。

调度器使用分布式调度,整体的调度能力会随集群的规模线性正常,Master和Worker支持动态上下线,可以自由进行配置。

可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持,可视化管理文件,及相关udf函数等。

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